こちらの記事は以前にNewsPicks Tech Guideに投稿された記事をインポートしたものです。元の記事はid:jukuin2000によって書かれました。
- re:MARS とは
- 講演タイトル(抜粋)
- 聴講予定の講演
- Practical Machine Learning, From Unlabeled Data to a Production Model
- Infor Coleman: Streamlining Enterprise ML Complexities
- Unlocking the Creativity of Humans
- Understanding Customer Intent and Personalizing Shopping Experiences at Scale
- The Creative Side of Artificial Intelligence: Product Name Generation
- Predicting Weather to Save Energy Costs
- Investing in Technology Breakthroughs
- Accelerating Machine Learning Projects
- AI for Everyone: Promoting Fairness in AI
- 聴講予定の講演
- Keynote について
re:MARS とは
Amazon re:MARS とは現地時間(日本より16時間遅れているPDT)の 6/4(火) から 6/7(金) までの4日間にわたるAIイベントです。 概要については、re:MARS のサイト の序文にこのようにあります。
Artificial intelligence is changing every industry. Join us at Amazon re:MARS, a new global AI event on Machine Learning, Automation, Robotics, and Space, to learn why and how to apply the latest AI advances in your business and work.
つまり、Amazon は「AI はすべての産業を変える」と考え、それに伴い、新しいグローバルAIイベントを開催することにしたとのことです。特に、以下の4領域について最新のAIの研究成果を、ビジネスそして仕事に役立てることができるイベントのようです。
- Machine Learning
- Automation
- Robotics
- Space
講演タイトル(抜粋)
講演は全部で90くらあります。同じ Amazon 主催の re:Invent が 2000 以上の講演をやるのに対して、かなり規模は小さく見えるかもしれませんが、AI に限定しているせいでしょう。実際 Keynote にベゾス自身が登壇するというのは、かなり力を入れている証拠だと思います。
上記の4テーマのなかで、NewsPicks は主に Machine Learning を中心に見ていく予定です。
聴講予定の講演
90 以上あるセッションから、見たいものを選ぶのは本当に大変でした。時間が重なってしまっているものもあったりしましたし。その中で、僕が聴講を決めた講演は以下のとおりです。
Practical Machine Learning, From Unlabeled Data to a Production Model
ラベル付されていない画像のデータセットから、Amazon Sagemaker を使って低コストな探索モデルを構築し、ラベル付けし、さらにハイパーパラメータの最適化までを、エンドツーエンドで行えるよう、ワークショップ形式で学びます。
これはワクワクしますね。すぐに仕事にも活かせそうな予感がします。
Infor Coleman: Streamlining Enterprise ML Complexities
AI と機械学習は、今日最も困難な技術的課題の解決に役立ちます。それを開発者が Amazon SageMaker を使ってどのように構築していくかを学びます
若干、一つ上のワークショップと被っているような気がしますが、ここまでやっておけば、Amazon SageMaker については完璧になれるかなと、期待しています。
Unlocking the Creativity of Humans
ロボットが3Dのうちの1つ、つまり汚れた、危険な、または退屈な作業を自動化できると考えています。ロボットを使ったジョブオートメーションの将来と、それが私たちの社会とキャリアに与えるプラスの影響について説明します。
これは機械学習とはまた違った話ですが、要は AI の Robotics 領域への影響で、人間の創造性を超えていけるという話なので、サービスエンジニアの枠にとどまらず、未来を見据える上で気になるトピックです。
Understanding Customer Intent and Personalizing Shopping Experiences at Scale
数多くのアイテムから、顧客にとって適切なものをリアルタイムで選び出す。さまざまなモデルを活用してビジネスに長期的な価値を提供する方法を学びます。
おそらくEコマース領域の話かと思いますが、NewsPicks でもユーザーに最適な記事やコメントをレコメンドするヒントになることを期待しています。
The Creative Side of Artificial Intelligence: Product Name Generation
AI が商品名やブランド名を作ることに役立つか？Keras, TensorFlow, DNN で名前候補を提案してみる
実際できるかどうかよりも、その過程で、自然言語処理とDNNに関する知見が得られることを期待して、選びました。
Predicting Weather to Save Energy Costs
Amazon SageMaker DeepAR時系列予測モデルの高度な実践例
すぐに適用できるかはわかりませんが、将来、Amazon SageMaker でより複雑な課題を解決するときのヒントになればと考えています。
Investing in Technology Breakthroughs
現状に挑戦して未来的なアイデアを実現するための科学と技術のブレークスルーへの投資管理について概説
これも他とは主旨の異なるテーマですが、事業会社が、何を目的にどのくらい AI 領域に投資すべきかの判断の基準を知りたいと考えました。
Accelerating Machine Learning Projects
Amazon SageMakerを使用して安全な環境でサードパーティのアルゴリズムとモデルを使用した機械学習プロジェクトの開発時間を短縮します。
今回、SageMaker まわりを極めたいと考えているので、SageMaker x サードパーティアルゴリズムなども興味があります。
AI for Everyone: Promoting Fairness in AI
AIの信頼性を高め、AIシステムの有益な効果が社会のあらゆる分野で広く利用され、経験されるようにするための、公平性、包括性、理解性などの側面について。
AI そのものに興味があるので、AI がより良い形で、またより有効に活用される社会に期待したいので、最後はこのテーマを聴講することにしました。
Keynote について
順番は前後してしまいましたが、Keynote も見ものです。前述した通り、ベゾス自身が登壇するほか、アベンジャーズのアイアンマンでお馴染みの Robert Downey Jr. も登壇します。生 RDJ は興奮しますね！(って、同僚が言ってました。僕はあまり詳しくなく...)
RDJ が登壇する理由は、その同僚曰く、作中で、最強AI作りおじさん、として存在しているからだそうです。アイアンマンのパワードスーツやその他のAI的デバイスはすべて、彼が手がけているそうです。
明日の朝は、まず、 Practical Machine Learning, From Unlabeled Data to a Production Model と題された Workshop に参加してきます。Practical とある通り、いきなり実践的で骨太な感じが楽しみです。行く前に英語を勉強していたのですが、Workshop でスムーズにコミュニケーションがとれるほどにはなっていません。そのため、不安も多いですが、頑張ってきて、できる限りレポートいたします。
